Visión artificial aplicada a vehículos autónomos

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Este artículo discute sobre dos conceptos modernos de la ingeniería. Por un lado las técnicas de visión por computadora y, por el otro, el diseño de automóviles con capacidades de guiado independiente o autónomo.
Tales conceptos pueden parecer muy alejados de los elementos de confort que utilizamos actualmente. Sin embargo, es posible entender rápidamente su potencial imaginando autobuses del transporte público que a través de cámaras de visión artificial puedan evitar el contacto con otros vehículos, capaces de aproximarse lentamente y sin errores a la parada o a la estación de servicio. Además, pueden inteligentemente reducir la velocidad según el congestionamiento vial o bien regular su desplazamiento por la cantidad de personas que en ese momento ocupan dicha unidad.
Es precisamente este tipo de aplicaciones de los sistemas de visión en automóviles los que han capturado un profundo interés de parte de la comunidad científica en últimas fechas.
La operación autónoma desde un punto de vista técnico es el resultado de una integración coordinada de información proveniente de distintos sensores, entre los cuales, aquellos basados en visión artificial toman un rol preponderante.
Para que un vehículo opere de manera autónoma, es necesario desarrollar primero una representación que facilite su localización y navegación.
Mientras el problema de construir de forma automática tales representaciones ya ha sido resuelto para ambientes muy triviales, una amplia variedad de tareas siguen siendo un reto para vehículos que operan sobre ambientes no estructurados y variantes (como puede ser una avenida citadina a horas pico). Además, la integración provechosa de la información de diversas cámaras y sensores activos es también un reto a solventar.
La idea, aún lejana, de tener automóviles que puedan autónomamente transportar mercancías y personas, representa importantes implicaciones económicas que oscilan entre el ahorro de energía y la reducción de pérdidas materiales por accidentes o choques. Desde el punto de vista social, puede discutirse la contribución de estos componentes robóticos en la reducción de víctimas de accidentes con el trasporte público.
En este sentido, el cuerpo académico consolidado de robótica, visión artificial y control automático, del CUCEI, ha desarrollado esquemas de posicionamiento, localización y navegación de robots móviles utilizando sistemas de visión artificial. Dichos esquemas colectan información del medio ambiente del automotor mediante el uso de diferentes sensores de posición, giroscopios, acelerómetros y por supuesto de cámaras de visión que ofrecen una gran cantidad de información disponible.
A pesar de que esta investigación está en etapas tempranas, la colaboración entre el equipo de robótica y sistemas inteligentes de CUCEI y el equipo de desarrollo de automóviles autónomos de la Universidad Libre de Berlín, en Alemania, ha comenzado a rendir sus primeros frutos y ha resultado en un incremento significativo de las actividades de desarrollo conjunto. Por ejemplo, en el diseño de métodos de control para el Spirit of Berlin, que es un automóvil autónomo desarrollado para participar en el concurso mundial de autos inteligentes “DARPA Urban Challenge”. Este concurso es organizado por la agencia de defensa norteamericana, y el equipo obtuvo el cuarto lugar mundial.
El Spirit of Berlin cuenta con un sistema de visión artificial, que en conjunto con otros sistemas, tales como láseres y otros sensores, permite localizar el vehículo y generar información necesaria para su navegación en ambientes no estructurados.
Inspirados en esta infraestructura y en las experiencias propias de la problemática del transporte público en Guadalajara, los siguientes pasos en el proyecto proponen desarrollar e implementar esquemas de visión artificial en combinación con otros sensores para propósitos de navegación segura en autobuses del servicio público, como el macrobús (tan de moda ahora en nuestra ciudad) o en minibuses.
Los algoritmos de visión a desarrollar serán basados en enfoques de inteligencia artificial, buscando la clasificación de vehículos y personas en movimiento, la determinación de posiciones y velocidades que permitan posteriormente planificar los movimientos del vehículo autónomo.
El objetivo último en este momento no es suplantar al operador humano, sino por el contrario, proveer de herramientas visuales y auditivas que permitan “asesorar” al conductor en el desarrollo de movimientos de aproximación a la estación, de arranque, de carga segura de pasajeros y de navegación en condiciones cambiantes de tráfico.
Los sistemas a desarrollar serán económicos y rentables en mantenimiento, dado que los costos de la tecnología actual de cámaras y sensores se ha reducido notablemente, en comparación con los precios en el mercado de hace algunos años.
La parte de diseño del sistema resulta entonces la más costosa en virtud del requerimiento técnico de la visión por computadora y de la integración de sensores. Sin embargo, utilizando las capacidades y el talento de nuestros estudiantes de licenciatura y maestría para diseñar e implementar los dispositivos necesarios, la solución a estos problemas es una consecuencia natural en el proceso de formación de dichos recursos humanos.
Para fortalecer el financiamiento de este proyecto, el grupo de investigación estará en próximas fechas realizando la solicitud formal de recursos a COECYTJAL, además de que ya se ha formalizado exitosamente una red de colaboración estratégica, auspiciada por fondos Conacyt, entre la Universidad de Guadalajara, la Universidad Libre de Berlín, la Universidad Complutense de Madrid y el Centro de Investigación en Computación del Instituto Politécnico Nacional.
El acuerdo tiene como objetivo facilitar el intercambio de conceptos científicos y tecnológicos, permitiendo fluidez en el desarrollo de las soluciones propuestas. Se espera que en el mediano plazo puedan reportarse los primeros resultados con dispositivos en operación y soluciones innovadoras que resuelvan problemas concretos de nuestro sistema de transporte público.

Grupo de Investigación en Robótica y Sistemas Inteligentes.
Centro Universitario de Ciencias Exactas e Ingenierías.

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